升级硬件成本骤然提升！且看券商CIO的压力清单

财联社6月8日讯（记者 林坚）整个证券业的IT格局正伴随着新一代交易系统的部署进入洗牌阶段。

2025年以来，券商陆续上线新一代交易系统或是采取与之相关的动作，比较突出的项目就包括了中信、招商、国泰海通、国信、东吴、东方、方正、国金、中信建投等等。近日，记者在与行业人士的沟通中获悉，得到了六点观察。

一是，从全行业的整体态势来看，目前所有中大型券商基本都在加速推进新一代分布式系统的替换，2027年核心系统自主创新将全面落地，目前，新核心交易系统的交付能力已经大幅跃升，但仍然给各家券商首席信息官（CIO）带来了前所未有的决策考量,“压力很大”是普遍的体会。

二是，体量较小的尾部小券商目前大多受限于IT预算匮乏，普遍采取了观望、等待技术和运维模式完全成熟的被动策略，预计在2027年时，信创最后截止日期逼近时，中小券商将会迎来一大波大规模得益于行业普遍系统成熟的“可复制”红利潮，业内人士称，“算是抄作业，直接套用成熟上线项目的工具、脚本和经验，以极低的成本和极高的速度完成蜕变。”

三是无论券商规模大小，2026年全球服务器硬件及芯片价格大幅上涨，都使CIO面临严峻的IT成本与硬件交付压力。当前，硬件成本已吞噬大量年度IT预算，迫使机构不得不考虑削减软件采购、研发投入或推迟数字化升级项目。有受访人士称，涨价已持续半年，部分券商此前签订的框架采购合同中，部分供应商宁愿支付违约金也拒绝发货。毕竟发货的成本远高于违约金，履约反而会造成更大亏损。至于涨价潮何时结束，目前各方均无明确预期。

四是，云原生、微服务、分布式、内存数据库等新架构、新技术在早期确实给券商带来了极高的运维复杂度挑战，头部券商作为第一批吃螃蟹者，在上线初期经历了一年多的技术阵痛，目前已经进入成熟期。

五是，随着近年来复杂案例的陆续落地，各大供应商试图将核心系统的交付流程进行工具化、脚本化、模板化，有的已经接近完成，有的还在推进，但是难度、成本都是制约项目。

六是，券商在实际运行中普遍采取了极其谨慎的“双系统兜底”策略。在升级之外，原有的老核心系统依然在后台默默承担着备份与流量接管任务。这主要是由于核心交易系统虽然能通过“多活”“读写分离”等多种高可用保障机制，确保系统在复杂业务场景和故障环境下，能够持续稳定运行。但为了防范服务器、物理数据库应用可能的不稳定因素，在系统生产上线运行时，还需要有回切的兜底机制和“逃生能力”。

有券商人士直言，券商推进系统上线或是自主创新，选择不同路径是很正常的事情，无关乎对错，只有适合与不适合。

多路径上线策略

目前来看，由于新一代分布式架构具备极高的资产灵活性，各家券商在推进整体核心系统上线时，无需被迫采取整包式的替换，而是根据自身的政策要求压力、技术实力和业务诉求，选择整体规划、分步实施的路径，也体现了不同券商在面对转型时的策略差异。

第一种是“交易直指”路径。部分券商面临行业以及同行带来的效率压力，其战略选择是优先切入两融交易和证券交易，利用分布式加内存数据库技术迅速解决核心交易的并发与自主创新问题。在确保最核心的交易链条平稳运行后，再稳步上马底层业务底座，这种路径的目标非常直接，就是优先冲破核心交易的硬指标。

第二种是“账户先行”路径。部分券商选择首先上线新系统的基础账户系统与场外市场（OTC）业务系统。其战略意图是优先利用新架构的开放性将大架子搭建起来，在此过程中完成对自身IT技术队伍的带教与磨练，并快速为业务部门赋能。由于率先完成了账户底座的局部服务改造，这类券商在运营端的智能应用探索走在了行业前列，成功落地了智能分拣、智能审核等高频业务场景，才开始切入交易模块。

第三种是“整体上线、分批切流”路径。部分券商采取了不分先后、整体推进的全面替换策略。整个系统不分先账户后交易，全套局部服务系统同时推进，但在客户端采取了极其严密和谨慎的分批切流方案。

将自主创新与新一代系统升级联动

值得关注的是，将信创与新一代业务系统升级一起推进，成为近两年券商IT推进的普遍模式。目前来看，券商CIO在向业务部门争取预算时，必须将技术红利具象化，通过上线具备解耦能力的新架构，向业务端输出多账户支持、高并发承载力以及资产配置、智能客服等新型赋能工具。这也解释了为何在财富管理转型压力下，资产配置和运营端的需求在近期迎来了最大规模的爆发。

从技术演进路线来看，新一代核心系统通过将单体链路重构为数十个相互独立的局部服务模块，带来了架构上的本质变革。一方面，系统将核心交易进一步解耦为“竞价交易”与“综合业务”，承担交易所标准撮合的竞价交易属于稳态核心，只要规则不变就绝对保持不动，杜绝频繁升级带来的扰动；而股票质押、约定购回等创新型的综合业务则算是机动模块，支持券商IT进行独立的升级迭代和局部打补丁，对其他模块完全没有交叉影响，从而实现了业务创新的周迭代能力。

目前来看，这种深度解耦的架构，在当前人工智能大模型和智能体（AI Agent）成熟的元年，展现出了天然的适配性。在传统的单体庞大系统中，智能体要调用某项业务能力，系统需要提供极度复杂的API，并由大脑去进行繁琐的装配和逻辑重组。而在微服务架构下，底座已经被拆成了账户、认证、资金等独立且开放的模块。当智能体的大脑需要调用账户数据或执行认证时，可以直接精准对接到相应的微服务接口，无需绕行或惊动整个核心交易链路。这种高开放性与安全性，使得重构后的系统天然成为智能友好的底层基础。